可视化数据分析与知识库的融合实践

小明：最近我在做数据分析，感觉数据太抽象了，怎么才能更直观地展示出来呢？

小李：你可以试试用可视化工具，比如Matplotlib或者Seaborn。它们能帮你把数据变成图表，更直观。

小明：那如果我想把这些数据整理成一个知识库，方便以后查阅呢？

小李：可以考虑使用像Pandas这样的库来处理数据，然后用SQLite或者MongoDB建立一个简单的知识库系统。

小明：那你能给我写个例子吗？比如用Python生成一个可视化图表，并将结果存入知识库。

小李：当然可以，下面是一个简单的例子：

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import sqlite3

    # 创建示例数据
    data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Score': [85, 90, 78]}
    df = pd.DataFrame(data)

    # 可视化数据
    plt.bar(df['Name'], df['Score'])
    plt.xlabel('Name')
    plt.ylabel('Score')
    plt.title('Student Scores')
    plt.show()

    # 存入知识库（SQLite）
    conn = sqlite3.connect('knowledge.db')
    df.to_sql('scores', conn, if_exists='replace', index=False)
    conn.close()
    

小明：这个例子挺有用的！我明白了，可视化和知识库结合可以提高数据分析效率。

小李：没错，掌握这些技术后，你就能更好地理解和管理数据了。